2020-03-02 12:38:40
来源：深信服科技
图来源于：大会官方网站
SECURITI.ai成立于2018年，是AI驱动的隐私和数据防护解决方案的创新者，其利用人工智能实现自动化隐私保护，帮助企业、组织遵守全球各国隐私法规。在数据和隐私保护关注度持续上升的情况下，SECURITI.ai夺冠并不让人意外。
数据和隐私保护难题
近年来，在全面数字化的背景下，出现了诸多影响面巨大的隐私和数据泄露事件，企业和用户对于隐私和数据安全的关注日益增加。随着欧盟通用数据保护条例（GDPR）、加州消费者隐私法案（CCPA）的推出，印度、巴西等地也推出了各自的数据和隐私保护法案。我国也在近年陆续发布《数据安全管理办法》（征求意见稿）、《个人信息安全规范》等法规标准。在合规层面上，全球都按下了隐私和数据保护的加速键。国际权威标准化组织，例如美国国家标准技术研究院（NIST），也于今年早些时候发布了用于指导企业隐私风险管理的方法框架。
然而，由于一系列的技术和管理难点，各项隐私法案和方法框架的落地，都存在种种困难，例如：
1、技术层面，企业、组织的数据资产庞杂，如何以快速、便捷的方式在不同类型、不同形态、不断流动的数据资产中定位隐私和重要数据，并如何在各种复杂的物理和网络环境中，既满足对隐私数据进行有效的控制、监测，同时又不影响业务应用。
2、管理层面，隐私数据归属权属于自然人，并在大多数情况产生采集于自然人，但传输、存储、处理、销毁涉及上下游多方，如何通过一个框架体系，明确各方权责，并有效管理。
3、合规层面，如何满足全球各国各不相同，又近乎苛刻的数据和隐私保护需求，同时解决数据跨境传输等棘手问题，提供易用且高性价比的隐私保护方案。
AI驱动，为数据和隐私保护提供有效落地方向
针对上述难题，SECURITI.ai利用人工智能和自动化流程，将传统繁琐的隐私合规工作极大简化，为数据和隐私保护提供了很好的方向。
SECURITI.ai隐私保护方案名为“PrivacyOps”。传统的企业隐私合规处理，常常意味着繁琐的响应配合流程，或是复杂的人工调研分析。例如根据合规要求，企业需要响应用户提出的隐私数据操作请求，比如提供隐私数据使用情况、删除某种数据隐私等。但由于同一个用户的隐私数据常常分布在企业的多个产品、系统中，响应用户请求很可能需要企业进行复杂而繁琐的人工操作。
而PrivacyOps利用人工智能和自动化流程，将繁琐的人工流程转变为批量化、自动化的线上处理。处理后，还能够生成隐私数据审查报告，证明隐私合规处理的完成。而在企业的隐私合规评估场景，PrivacyOps可以利用已有的各国合规模板，自动化地对整个企业了内部进行批量评估，生成评估报告，给出隐私能力评分。
▲利用PrivacyOps批量式响应用户隐私数据操作请求
图来源于：《PrivacyOps：在组织内外实现隐私合规自动化》
PrivacyOps高度自动化的流程背后，是基于人工智能的People Data Graph技术，将分散于数据库、云平台、大数据系统，甚至全球各地的个人信息进行高精度的主体识别和关联。基于这样的识别和关联，辅以批量化合规模板、自动化流程、人工智能助手等提升用户使用体验的创新，在隐私内容的合规落地以及操作便捷性上，实实在在地解决了用户的诸多痛点。
国内数据和隐私保护未来可期
在国内，相比于大数据产业蓬勃发展的现状，当前的数据和隐私保护相对粗放滞后。但随着国家、地方、行业的隐私和数据保护法规的陆续出台，政策监管驱使企业、组织更加关注隐私和数据保护。同时，用户的隐私保护意识也逐渐增强，用户很可能用脚投票，不选择隐私保护能力薄弱的企业，这也将促使企业、组织使用更先进有效的安全技术保护数据和隐私。
当然，在这个过程，如何针对国内企业、组织的典型场景，例如数据共享开放、个人信息采集存储、大数据关联分析等，构建合规、易落地、切实有效的产品和方案，是一个亟待解决的问题。由于隐私和重要数据的形式多样，载体众多，业务场景和权责归属复杂多变，这一问题一直难以得到完美的解答。SECURITI.ai也只是在隐私合规流程的自动化、智能化领域，进行了卓有成效的探索。在不同的场景中，人工智能算法如何对数据类型和形式进行有效泛化，仍然保持高精度的主体识别和关联，还需要打一个问号。
但国内的安全厂商也正在朝着这个方向努力，比如深信服正在采用类似的人工智能数据发现和数据血缘关联技术，深耕国内典型场景，采取不同的实践思路，对隐私和重要数据的全生命周期进行智能化监测、控制，实现数据风险点排查，及时预警、响应数据异常使用行为。这些技术实践将浓缩在即将推出的数据安全大脑方案中。在合规层面，数据安全大脑会针对特定行业的隐私和数据保护要求，在行为流量的检测过程中，发现违规的行为，并进行整体合规评估。诸多复杂的流转处理场景下，数据安全大脑能有效提升重要数据和个人信息保护成效，帮助企业、组织更好地落地数据安全治理体系。
深信服相信，随着业内对数据安全和隐私问题的持续重视，以及行业伙伴的不断深耕，国内的数据和隐私必将得到越来越完善的保护。
